出品｜虎嗅科技組

作者｜陳伊凡、李一飛

編輯｜苗正卿

頭圖｜視覺中國

2003年，香港中文大學教授張元亭開始研究開發(fā)智能戒指來監(jiān)測血壓。那個時候，全球幾乎還沒有人認真把“戒指”當作一種可穿戴健康入口。

“做戒指的門檻特別低，兩三個月就能做出demo�！钡鰷屎茈y，張元亭的團隊做了25年。

一直以來，智能戒指、智能腕表更像消費電子的延伸：統(tǒng)計步數(shù)、記錄睡眠、偶爾測個心率，更多是“看一眼就過去”的數(shù)據(jù)但連續(xù)、醫(yī)療級、無感的健康監(jiān)測，始終是一道難以跨越的門檻。

這一次，張元亭選擇押注一家叫做靈析生物的初創(chuàng)公司，擔任首席科學家。

他曾在蘋果參與智能健康相關(guān)研究，見過消費電子如何將健康穿戴設(shè)備做成產(chǎn)品；也見過嚴肅醫(yī)療對“數(shù)據(jù)可信”的苛刻要求。他要找的，不是再做一枚更精致的消費電子產(chǎn)品，也不是一個傳統(tǒng)的醫(yī)療設(shè)備公司，而是一家想把智能穿戴推進醫(yī)療器械體系的公司。

在交流中，我問的一個問題是：靈析生物的對手，到底是華為、小米，還是歐姆龍、魚躍？

如果只是做一枚消費電子配件，對手天然是小米、華為、蘋果。但如果目標是把智能穿戴做成嚴肅醫(yī)療設(shè)備，衡量標準換成“醫(yī)療級精度、連續(xù)監(jiān)測、臨床驗證、合規(guī)路徑”，對標對象更接近歐姆龍、魚躍這樣的醫(yī)療器械體系。

靈析生物的CEO彭智峰告訴我，長期來看，是后者。更準確地說，主要面向普通群體的慢病管理——這個一直被忽視的需求。

2024年，Oura Ring憑借一枚智能戒指在全球賣出300萬枚、估值突破50億美元。同一年，靈析生物的研發(fā)團隊正在深圳實驗室做動態(tài)血糖血壓測量的智能戒指研發(fā)。

彭智峰在全球化的醫(yī)療健康企業(yè)工作多年，負責血糖和糖尿病業(yè)務(wù)，那時他所在公司的血糖儀在中國市場份額第一。之后他在國內(nèi)一家大型醫(yī)療器械企業(yè)做醫(yī)療大設(shè)備，接觸過CT、PET-CT這些復(fù)雜系統(tǒng)。他很清楚一個數(shù)字：中國有超過1.4億糖尿病患者，近3億高血壓患者。但慢病管理幾乎是一片空白。中國沒有家庭醫(yī)生，醫(yī)院的醫(yī)生每天要看一兩百個病人，根本沒時間做慢病管理。

2014、2015年，互聯(lián)網(wǎng)試圖填上這個空白。“百糖大戰(zhàn)”期間，大量APP做糖尿病管理、打卡、問診、控糖方案，想用軟件顛覆醫(yī)療管理。但后來發(fā)現(xiàn)根本顛覆不了。彭智峰說，核心問題是：他們只有軟件，沒有數(shù)據(jù)入口。沒有連續(xù)、可信的生理數(shù)據(jù)，所謂管理很快變成用戶手動記錄、間歇上傳、低頻互動，難以持續(xù)。所以彭智峰表示，靈析生物的核心戰(zhàn)略是以醫(yī)療級智能硬件為數(shù)據(jù)入口，以AI為“大腦”，構(gòu)建“連續(xù)監(jiān)測-數(shù)據(jù)沉淀-智能干預(yù)”的閉環(huán)。

這件事的技術(shù)難度，遠不止“做一枚戒指”。

無創(chuàng)血糖監(jiān)測被業(yè)內(nèi)形容為諾貝爾獎級的難題。血糖通過PPG技術(shù)檢測，利用綠光、紅光的反射和折射，根據(jù)血糖高低對光線波長吸收差異尋找關(guān)聯(lián)，但這是“弱連接”，不是精準連接。皮膚厚度、血管深度、環(huán)境溫度、運動狀態(tài)，每一個變量都在影響結(jié)果。美敦力、谷歌、華為、三星研究了很多年，都沒有重大突破。

連續(xù)血壓監(jiān)測的難點不同，但同樣棘手。做小型醫(yī)療設(shè)備，核心是平衡三個點：數(shù)據(jù)精準監(jiān)測性、用戶舒適無擾性、長期監(jiān)測所需的續(xù)航——這在行業(yè)內(nèi)被稱為“不可能三角”。在極小的體積內(nèi)塞進傳感器、電池與電路，讓用戶長期佩戴不受干擾，同時把數(shù)據(jù)穩(wěn)定做準，本身就是一場長期工程。

靈析即將推出的無創(chuàng)動態(tài)血壓醫(yī)療級精度戒指，研發(fā)中最大的問題就是續(xù)航不足。每個人的皮膚狀況不同——男性皮膚偏厚、女性皮膚偏薄、老人手上有硬皮，這些都影響光線的折射和透射，導(dǎo)致續(xù)航時間波動不定。他們最終通過算法優(yōu)化，采用“待機-啟動-待機-啟動”的循環(huán)模式，一點點摳回續(xù)航時間。

靈析生物的核心成員來自強生、歐姆龍、魚躍等醫(yī)療器械企業(yè)，涵蓋營銷、市場、產(chǎn)品等領(lǐng)域；研發(fā)團隊在深圳開展早期預(yù)研。去年年底，彭智峰又引入了國際醫(yī)學與生物工程院院士張元亭的團隊，補上AI與模型側(cè)的能力，這套拼圖，才終于完整。

這也就能解釋，一家醫(yī)療設(shè)備基因的初創(chuàng)公司做智能穿戴，和一個消費電子或者互聯(lián)網(wǎng)基因的團隊做智能穿戴的不同邏輯。

這是一個精細化的生態(tài)卡位。如果做監(jiān)護儀，就是直接和邁瑞競爭；做上臂式血壓計，就是和魚躍對打。但把戒指、手表這些可穿戴形態(tài)推到醫(yī)療級標準線之上，這不是大公司的核心業(yè)務(wù)。而反過來，消費電子企業(yè)則不會切入這么專業(yè)的醫(yī)療賽道�！澳壳爸袊�沒有一家大型公司會把醫(yī)療級可穿戴或AI可穿戴作為核心業(yè)務(wù)，”彭智峰說，“這是我們的機會�！�

但這條路有一個獨特的價格約束：定價。如果按傳統(tǒng)醫(yī)療器械定價，很容易落到歐姆龍、魚躍的價格帶，但在形態(tài)和場景上，短期內(nèi)未必能全面覆蓋那些成熟器械的專業(yè)度；可如果價格完全跟著消費電子走，又容易陷入國內(nèi)的價格內(nèi)卷，最終傷到研發(fā)和臨床驗證的投入。這個度很難拿捏。

彭智峰的回答是：從一開始就考慮出海，而不是在國內(nèi)卷生卷死，卷到一定程度再出海。路徑上，因歐美市場政治因素復(fù)雜，靈析優(yōu)先布局東歐、中東和“一帶一路國家。支撐這一判斷的，是團隊積累的海外渠道資源，以及已儲備的海外經(jīng)銷商網(wǎng)絡(luò)，并且很多海外經(jīng)銷商希望看到雅培等品牌之外的“第二選擇”。

CGM（動態(tài)血糖監(jiān)測）市場，全球單品年銷售額高達800億人民幣；高血壓人群比糖尿病患者還要多。這樣的大市場，必然吸引更多玩家進入。

但靈析面對的更深層挑戰(zhàn)，不是競爭，而是如何讓這套入口真正跑起來。

Oura的前CEO說過一句話：Oura的本質(zhì)是軟件問題，而非硬件。我們需要解決的是如何讓海量數(shù)據(jù)產(chǎn)生個性化洞察。正是踩中了“算法生成+數(shù)據(jù)飛輪”這條路徑，設(shè)備持續(xù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，模型據(jù)此迭代，再反過來改變用戶行為，繼續(xù)強化數(shù)據(jù)質(zhì)量，Oura才從一枚戒指跑出了百億估值。

對靈析來說，把醫(yī)療級連續(xù)監(jiān)測做準，只是起點。讓不斷更新的用戶數(shù)據(jù)與模型之間形成持續(xù)反饋，才是真正的壁壘。而要做到這一點，硬件的數(shù)據(jù)必須足夠精準、足夠連續(xù)、足夠可信。

為什么選擇醫(yī)療和智能穿戴結(jié)合的領(lǐng)域

虎嗅：為什么你們這個時候要做一家智能穿戴的醫(yī)療設(shè)備公司，以及為什么要針對慢病管理。

彭智峰：以前的健康數(shù)據(jù)給醫(yī)生看，以上海的三甲醫(yī)院為例，一個科室一天門診至少掛一兩百個號，醫(yī)生從早到晚疲于奔命，不可能在晚上還幫患者做慢病管理。而且慢病管理和醫(yī)生的KPI不沾邊，以前很難落地。

但這一波AI興起后，剛好填補了家庭醫(yī)生的生態(tài)位。從科技和醫(yī)學的嚴肅醫(yī)療角度來說，AI已經(jīng)具備做家庭醫(yī)生的水平，這是天作之合。我認為大健康應(yīng)該是AI最大的垂直應(yīng)用，就像智能駕駛一樣，能真正幫到人。

中國沒有家庭醫(yī)生，所以慢病管理一直落不了地：醫(yī)生被限制在醫(yī)院里，每天忙著看病人，根本沒有精力做長期隨訪和管理；慢病管理又不在KPI里。

現(xiàn)在有了垂類應(yīng)用的AI，它真的可以落地，因為它已經(jīng)具備基礎(chǔ)的家庭醫(yī)生水平，能給出健康診療建議，類似醫(yī)囑。加上糖尿病、高血壓這類慢病不會馬上危及生命，更適合AI用長期趨勢去做管理。

純軟件時代已經(jīng)證偽了。沒有硬件抓手，慢病管理就是空中樓閣；但如果只做硬件，沒有AI對連續(xù)數(shù)據(jù)的解讀，用戶拿到的只是一堆無意義的曲線。

我們要做的，是軟硬一體化的AI健康穿戴解決方案——硬件負責連續(xù)、無感、醫(yī)療級的數(shù)據(jù)采集，AI負責把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的醫(yī)囑，缺一不可。

虎嗅：這是你們做智能穿戴設(shè)備的背景，但是智能穿戴很早就有了，華為、小米、蘋果這些玩家也都在做。你們現(xiàn)在再做，憑什么從競品里跑出來？

彭智峰：我有三個核心觀點。

第一，軟硬件一體化+ AI賦能，到現(xiàn)在這個階段終于讓可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)找到了出口。

第二，過去的健康監(jiān)測基本是被動式、碎片化的。你無法捕捉凌晨3點的夜間血壓高峰，也無法看到餐后血糖波動的完整曲線。即便后來在可穿戴設(shè)備中能監(jiān)測的數(shù)據(jù)，大家更多是在特定場景里“偶爾看一眼”，比如運動時看看卡路里、心率，數(shù)據(jù)用過就丟，不會形成持續(xù)價值。

我們強調(diào)連續(xù)監(jiān)測，是為了和現(xiàn)有智能硬件形成區(qū)別、實現(xiàn)突圍。希望健康監(jiān)測走向連續(xù)、無感、全場景化：用戶只要戴著，后臺的AI（比如血壓大模型、血糖智能體）就能默默讀取數(shù)據(jù)、形成長期檔案，在不打擾的前提下做預(yù)警。

第三，醫(yī)療精準化。用戶為什么要選我們的戒指或手表，而不是華為、小米？核心是數(shù)據(jù)要更精準。數(shù)據(jù)不準就沒有意義，“rubbish in，rubbish out”，哪怕AI再強大，處理無效數(shù)據(jù)也只能得出錯誤結(jié)論。所以我們的產(chǎn)品要求達到醫(yī)療級精度，或通過醫(yī)療級精度認證。

總結(jié)起來，我們要做的核心是三點：醫(yī)療級精度是底線，連續(xù)監(jiān)測是手段，AI賦能是終局。。這樣就能把產(chǎn)品從潮人的“玩具”、普通消費電子產(chǎn)品，轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩粽嬲慕】倒芾碇�，用戶粘性和�?shù)據(jù)粘性也會遠超同類產(chǎn)品。

虎嗅：從公司成立到第一款產(chǎn)品推出大概用了多長時間？

彭智峰：準確來說差不多一年半。

虎嗅：你自己為什么選擇做可穿戴而不是繼續(xù)做大型醫(yī)療設(shè)備？

彭智峰：過去我接觸的是CT、PET-CT這類產(chǎn)品，研發(fā)周期動輒三五年，渠道是醫(yī)院、科室，決策鏈非常長，根本不是一個能快速出圈的市場。

可穿戴不一樣。它面向的是普通用戶，講究的是場景化和爆品邏輯：選對一個高頻慢病場景，產(chǎn)品做到足夠精準、足夠無感，就有機會快速普及。我們配合當下的AI浪潮，在糖尿病、高血壓這兩個最大的慢病場景里先做出來，就能形成從入口到數(shù)據(jù)再到AI管理的完整閉環(huán)。

傳統(tǒng)醫(yī)療器械的路是精英渠道、醫(yī)院決策，但我們走的是大眾用戶滲透——讓普通患者戴上它，形成長期數(shù)據(jù)，然后用AI把這些數(shù)據(jù)變成真正有用的健康管理。這兩條路的邏輯完全不同。

為什么要做全品類？

虎嗅：你們做的是血壓、血糖這種“更硬”的指標。那么現(xiàn)在做到什么程度了？哪些能做到醫(yī)療級，哪些還不行？

彭智峰：血壓方面，我們和張元亭院士合作的設(shè)備，基本上能達到醫(yī)療級精度，這是必須要做到的。另外，心率、血氧這些體征，現(xiàn)在也肯定能達到醫(yī)療級精度。

血糖方面，無創(chuàng)監(jiān)測目前還有壓力。無創(chuàng)血糖是行業(yè)的終極目標，業(yè)內(nèi)都在往這個方向努力，我們也不例外。你可能聽過一句話，能做出精準的無創(chuàng)血糖監(jiān)測，足夠拿諾貝爾獎。

虎嗅：無創(chuàng)血糖到底難在哪？為什么大廠也做了很多年還沒“做準”？

彭智峰：因為血糖受太多因素影響，比如運動、飲食、心情等都會干擾。

無創(chuàng)血糖一般通過PPG技術(shù)，用綠光、紅光的反射和折射，將光線射入手指等部位，通過血糖高低對光線波長吸收差異來尋找關(guān)聯(lián)，但這是一種“弱連接”，不是精準連接，只能再靠算法校準、修正——而算法要同時考慮的干擾變量非常多。

目前業(yè)內(nèi)，包括美敦力、谷歌、華為、三星這些大廠，研究了很長時間都沒有重大突破，所以他們也不敢說能做出精準的無創(chuàng)血糖監(jiān)測產(chǎn)品。

虎嗅：如果無創(chuàng)血糖很難“做準”，那產(chǎn)品怎么落地？你們怎么把這件事拆開做？

彭智峰：我們現(xiàn)在針對血糖有兩款產(chǎn)品。

第一類是戒指上的無創(chuàng)血糖監(jiān)測，我們會嚴謹?shù)囟ㄎ粸橼厔荼O(jiān)測。對糖前期、正常狀態(tài)以及亞健康狀態(tài)的用戶來說已經(jīng)足夠了，因為他們不需要知道具體數(shù)值是5.3、5.2還是5.4，只要知道血糖是否在正常范圍內(nèi)波動就好。

第二類是針對糖尿病臨界點人群和確診患者，我們有CGM（動態(tài)血糖監(jiān)測），這款產(chǎn)品的精準度就很高。

我們會提供一個全覆蓋的方案：無創(chuàng)趨勢監(jiān)測 + CGM精準監(jiān)測，兩者結(jié)合。具體用哪一種，要看消費者處于什么健康狀態(tài)。糖尿病的發(fā)展路徑是從健康到亞健康，再到糖尿病臨界點，最后到確診；針對不同階段的人群，我們都有對應(yīng)方案。

虎嗅：真正卡住你們的工程瓶頸是什么？

彭智峰：醫(yī)療設(shè)備研發(fā)，做大和做小都很難。做大的話，比如把設(shè)備做成CT、PET-CT，難度很大，涉及巨型設(shè)備、復(fù)雜系統(tǒng)及子系統(tǒng)，我之前接觸過，深有體會。

但做小同樣非常難。核心是要平衡三個點：數(shù)據(jù)精準監(jiān)測性、用戶舒適無擾性，以及長期監(jiān)測所需的續(xù)航問題，這在行業(yè)內(nèi)甚至被稱為“不可能三角形”。

因為在極小的體積內(nèi)，比如我們的戒指產(chǎn)品，要做得非常薄、非常小，同時還要容納柔性電路板、傳感器、電池，還要兼顧外觀輕薄和無感體驗，這種平衡很難實現(xiàn)；電池體積有限，續(xù)航本身就受限制。

比如我們即將推出的無創(chuàng)動態(tài)血壓醫(yī)療級精度戒指，研發(fā)過程中最大的問題就是續(xù)航不足，這也是行業(yè)通病。

它需要持續(xù)監(jiān)測、計算，生成血壓曲線，還要進行校準，續(xù)航壓力很大。而且每個人的皮膚狀況不同，男性皮膚偏厚、女性皮膚偏薄、老人手上有硬皮，這些都會影響光線的折射和透射，進而導(dǎo)致續(xù)航時間波動不定，始終達不到預(yù)期標準。

我們?yōu)榇算@研了很久，最終通過算法優(yōu)化，采用“待機-啟動-待機-啟動”的循環(huán)模式，一點點摳回續(xù)航時間。為了省電，我們把一部分云端算法內(nèi)嵌到本地板子里，不需要持續(xù)與線上連接、上傳下載數(shù)據(jù)，這樣一來上傳的數(shù)據(jù)量變得很低，既減少故障，也大幅降低耗電。

虎嗅：回到“做產(chǎn)品”本身，你們一開始就說要all in全品類，品類到底怎么排先后？為什么這么排？

彭智峰：肯定是有步驟的。

單說CGM市場，全球單品年銷售額就有800億人民幣，規(guī)模非常龐大，在國際上也被稱為糖尿病或醫(yī)療器械領(lǐng)域最大的單品。

所以我們最早組建的核心研發(fā)人員，都是做CGM的專家，這是第一個重點。緊接著，我們就將目光投向血壓監(jiān)測，因為血糖和血壓是兩個核心體征信號監(jiān)測指標，而且高血壓人群比糖尿病患者還要多。

我們也清楚血壓監(jiān)測的痛點：上臂式血壓計是單點測量，但未來趨勢必然會從單點走向連續(xù)監(jiān)測。所以我們馬上開始定義連續(xù)血壓監(jiān)測產(chǎn)品，也就是手表或戒指形態(tài)。

可穿戴設(shè)備的核心是硬件入口，我們不會標新立異去創(chuàng)造新場景，而是選擇大眾已經(jīng)廣泛接受的可穿戴部位和場景，也就是手表、戒指這類產(chǎn)品。

確定這兩個核心品類后，我們才會考慮其他領(lǐng)域，比如通過合作共創(chuàng)的方式涉足呼吸睡眠監(jiān)測。整體路徑是：先聚焦糖尿病、高血壓，再逐步拓展到心血管疾病、呼吸慢病、肥胖等場景。

虎嗅：多品類布局聽起來很“全”，但也容易變成不聚焦，尤其是對比Oura只做戒指，你們?yōu)槭裁床恢蛔鲆患掳阉鐾福?/p>

彭智峰：我們之所以要做多個產(chǎn)品，和定位有關(guān)，我們從來沒把自己看作純硬件公司。之所以一直強調(diào)AI+，是因為我在之前的公司時做過數(shù)字化慢病管理。

2014、2015年有過“百糖大戰(zhàn)”，很多APP做糖尿病管理，大家覺得能用互聯(lián)網(wǎng)方式顛覆醫(yī)療管理，但后來發(fā)現(xiàn)根本顛覆不了。核心問題就是他們只有軟件，沒有數(shù)據(jù)入口，只能靠導(dǎo)流等方式獲取用戶，難以持續(xù)。

醫(yī)療健康領(lǐng)域真正需要的是軟硬件一體化。

這看似是多品類，其實只有一個核心：全場景連續(xù)數(shù)據(jù)入口。

慢病管理需要多維數(shù)據(jù)：血壓看心血管，血糖看代謝，呼吸看睡眠。如果只做一個單品，數(shù)據(jù)是斷裂的；戒指（無擾長期）+手表（交互豐富）+CGM（精準血糖）的組合，可以更好形成完整的用戶健康畫像。

我們的邏輯是“硬件矩陣采集，AI中樞統(tǒng)一”。所有設(shè)備數(shù)據(jù)匯入同一個AI引擎，交叉驗證、互補校正。比如戒指監(jiān)測到心率異常，結(jié)合CGM的血糖數(shù)據(jù)，AI才能判斷是低血糖還是心律失常。

這是“以AI慢病管理為目標，反向定義硬件形態(tài)”的戰(zhàn)略。單品是入口，數(shù)據(jù)是資產(chǎn)，AI才是終局。

以硬件為入口，核心是數(shù)據(jù)

虎嗅：你前面反復(fù)強調(diào)“硬件是入口”。那等數(shù)據(jù)從入口進來之后，你們真正要把事情做成，關(guān)鍵動作是什么？

彭智峰：關(guān)鍵還是兩件事：一是持續(xù)提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，把醫(yī)療級精度做成可重復(fù)的工程能力；二是讓用戶和數(shù)據(jù)真正留下來，形成持續(xù)的健康檔案。只有數(shù)據(jù)積累夠了，AI的管理建議才有意義，數(shù)據(jù)飛輪才能真正轉(zhuǎn)起來。

虎嗅：具體到AI，你們說后面會加入大模型�？纱竽Ｐ蛯�(shù)據(jù)量和運行量要求更高，這件事會不會把硬件拖垮？

彭智峰：目前我認為不影響。大模型本質(zhì)上就是算法加大數(shù)據(jù)，它在戒指、手表上不會呈現(xiàn)全視頻、全圖形界面，更多是輸出文字信息，比如醫(yī)囑，告知當前健康狀況是否超標、需要注意什么。這類文字信息本身數(shù)據(jù)量很小。

可穿戴設(shè)備無論是手表、戒指還是CGM，最多只需要呈現(xiàn)曲線以及對曲線的解讀，目前完全可以應(yīng)對。當然不排除未來迭代后會出現(xiàn)三維立體影像，到時候數(shù)據(jù)量就會大幅增加，那時需要更強大的電池；在現(xiàn)階段還不需要擔心。

虎嗅：為什么選擇和張元亭院士團隊合作，而不是直接接入一個現(xiàn)成的大模型？

彭智峰：我們也和其他團隊聊過，從一開始我們做了通盤考慮，也有自己研發(fā)的想法。

最終選擇和張元亭院士團隊合作共創(chuàng)，是因為張元亭院士在血壓領(lǐng)域做了二三十年，有大量的數(shù)據(jù)和算法積累，實力很強。我們最初計劃從血糖領(lǐng)域切入，所以雙方一開始是有g(shù)ap的，但后來發(fā)現(xiàn)目標一致，都是希望覆蓋全健康場景。

虎嗅：你們在垂類數(shù)據(jù)的積累上有什么規(guī)劃嗎？

彭智峰：有的，我們一直在準備，但需要時間。我們找華西等大醫(yī)院合作，也是希望借助臨床數(shù)據(jù)來錘煉我們的模型版本。不過這個過程不會太快，必須遵循醫(yī)院的倫理規(guī)范。

我們不可能覆蓋從硬件到軟件的所有范疇，這不現(xiàn)實，因為需要組建龐大的團隊。我們自己做的部分，主要體現(xiàn)在臨床數(shù)據(jù)的采集和基本判斷上。大模型本質(zhì)上就是一個統(tǒng)計學模型，它分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)判斷、數(shù)據(jù)清洗，以及最終的理論架構(gòu)部分。其中，理論架構(gòu)很多時候依賴統(tǒng)計學理論，這一塊對我們來說目前還有難度，可能需要借助合作伙伴，比如張元亭院士團隊，來搭建基礎(chǔ)理論模型。

而我們的優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)采集，我們有硬件基礎(chǔ)，清楚數(shù)據(jù)采集的模式和格式，這部分可以嵌入到大模型中；同時，數(shù)據(jù)的清洗和判斷也是我們的優(yōu)勢，因為我們更懂臨床，會吸收很多臨床專家的意見。

虎嗅：還有一個現(xiàn)實是國內(nèi)醫(yī)療器械和可穿戴都很容易卷成價格戰(zhàn)。你們怎么規(guī)劃出海，把增長放到更大的市場？

彭智峰：在國內(nèi)卷價格戰(zhàn)，會壓縮醫(yī)療級研發(fā)和臨床驗證的投入，最終傷害產(chǎn)品。而海外市場對醫(yī)療級連續(xù)監(jiān)測的付費意愿更強，監(jiān)管體系更成熟（如FDA、CE），能支撐我們堅持醫(yī)療級定價。

路徑上，我們優(yōu)先布局東歐、中東、一帶一路國家。這些市場的經(jīng)銷商正在尋找雅培之外的第二選擇，而我們需要他們的渠道來驗證“醫(yī)療級AI慢病管理”的全球化可行性。最終，我們要證明，中國團隊不僅能做性價比，更能做醫(yī)療級的技術(shù)創(chuàng)新和AI應(yīng)用。

本文來自虎嗅，原文鏈接：https://www.huxiu.com/article/4839988.html?f=wyxwapp